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针对多飞行器协同围捕问题,提出一种基于微分对策的加权制导律下捕获空间划分方法。选取合适的性能函数,建立多对一协同围捕微分对策模型;利用哈密尔顿函数法求解得出飞行器和目标的最优控制策略,获得各飞行器的零控脱靶量的最优轨迹;以2个飞行器为例,设置1个2对1协同围捕场景,根据2个飞行器初始零控脱靶量的符号和大小关系,给出各飞行器单独拦截以及协同围捕状态下的相关定义;根据各飞行器零控脱靶量的最优轨迹,围绕初始零控脱靶量给出1种协同捕获空间的划分方法;设置3个具体的仿真场景,验证结果证明了该方法的准确性。 相似文献
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针对三体对抗场景中的攻防博弈问题,提出了基于深度强化学习的智能博弈策略,包括适用于进攻弹的攻击策略以及适用于目标/防御弹的主动防御策略。在经典三体对抗研究的基础上引入强化学习算法,提高了算法训练的目的性,同时在奖励函数设计中考虑了攻防对抗双方的奖惩条件。应用深度强化学习算法对攻防双方智能体进行训练,并得到收敛的博弈策略。仿真结果表明,通过训练获得的进攻弹的攻击策略能够根据战场态势合理规划机动行为,在避开防御弹攻击后仍能在短时间内成功命中目标;目标/防御弹的主动防御策略中的目标扮演诱饵角色,防御弹将进攻弹迅速锁定在拦截三角形上,从而使目标在战场上面临机动能力较强的进攻弹时,能够免于攻击。 相似文献
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为解决航母舰载机已有关键点检测算法的检测性能不高且对遮挡关键点检测效果差的问题,提出一种基于深度残差网络和特征金字塔网络的舰载机轮廓关键点检测算法.通过提取舰载机关键点深层图像特征及对不同尺度的特征进行融合,实验分析目标检测算法、特征提取网络和输入图像大小等因素对关键点检测算法性能的影响,并与其他关键点检测算法进行实验对比.结果表明,该算法能取得最优效果. 相似文献
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利用多阶段分析博弈评估算法计算防空战役的效能,将SAGE引入防空战役模型,优化防空战役的兵力分配方案并评估战役效能。其步骤包括:定义状态转换函数及目标函数;定义要求解最优化问题;通过设置双方兵力数量及作战效能初始参数、确定兵力数量及作战效能、定义迭代计数器并进行初始最优解算法。 相似文献
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针对高光谱图像在训练样本较少时无法构建有效的深度学习分类模型的问题,对传统的残差块(residual block)模型进行改进,提出一种“金字塔”残差块分类算法。设计一种包含数十个卷积层的深度学习网络,与传统残差模型相比大大减少了参数量,且可以充分提取高光谱图像的深层空间-光谱特征;在2种开源数据集Indian Pines和University of Pavia上进行实验,同时选取了3种经典的分类方法作为对比。实验结果表明:该算法表现效果最佳,可以有效提高高光谱图像的分类精度。 相似文献
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赵加鹏 《水雷战与舰船防护》2011,(3)
基于MDO理论,利用基于响应面的并行子空间优化算法,将水雷外形优化设计问题分解为一个系统级优化和阻力、流噪声两个学科级优化问题,建立了学科级精确计算模型和系统级近似模型,解决了学科间的耦合问题,实现了学科间的并行优化,实现了水雷外形低阻、低噪的综合优化设计,取得了较好的优化结果。 相似文献
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传统飞行器翼型参数化描述方法在翼型优化设计研究中因变量较多导致优化效率低、计算工作量大,为此提出一种基于深度自动编码器(DAE)的神经网络模型。将该模型用于翼型优化设计研究中描述参数降维问题,研究经该模型降维后各翼型描述参数的物理意义,并与本征正交分解法(POD)对翼型描述参数降维效果进行对比。在给定的优化设计目标与约束条件下,设计基于代理模型和遗传算法的翼型优化方法,对RAE2822翼型进行跨声速来流下的优化设计,将所提模型与类别形状函数变换法(CST)、POD方法的优化效率与翼型优化效果进行对比。对比结果表明,所提利用DAE神经网络模型的方法优化效率更高,在跨声速来流下对RAE2822进行减阻优化设计结果明显优于CST方法、POD方法。 相似文献
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为求解双脉冲导弹多阶段协同轨迹规划问题,并考虑将分离的发动机壳体投送至安全区域,提出一种基于高斯伪谱法和人工神经网络的分布式并行算法。针对双脉冲导弹两级脉冲的工作特点,将全弹道划分为发射段、爬升段、续航段和制导攻击段4个阶段;为预测分离发动机壳体的落点位置,建立射程预测函数,并利用人工神经网络对该函数进行离线拟合,以提高预测速度;在分布式并行算法中各导弹并行独立求解最优轨迹,并引入飞行时间下界约束保证导弹飞行时间一致性。通过两个仿真算例,将该分布式并行算法与集中式算法进行了比较,仿真结果表明,所提的分布式并行算法对于求解双脉冲导弹多阶段协同轨迹规划问题可得到更优的性能指标,以及更高的求解效率。 相似文献
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针对连续时空最优搜索者路径问题,利用随机微分方程描述Markov运动目标,建立了同时优化搜索者方向和速度的规划模型,并考虑了搜索速度对探测能力的影响。设计了一种新颖的自适应变异遗传算法,算法采用较高的变异概率作用于父代精英个体组,通过引入3种控制因子对变异方向和幅度进行自适应控制,动态调节局部搜索和全局搜索的平衡。在对方向未知的逃离目标搜索算例中,得到了近似对数螺旋曲线的搜索路径;在直升机搜索多目标的路径规划中,提供了合理有效的搜索方案。算法对比表明所给出的算法在全局优化能力和稳定性上有明显的优势,适用于求解连续搜索路径规划问题。 相似文献
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基于深度学习的单阶段目标检测算法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,深度学习技术推动目标检测算法取得了突破式进展.基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段检测算法和单阶段检测算法.相比两阶段检测算法,单阶段检测算法的结构简单、计算高效,同时具备不错的检测精度,在实时目标检测领域中具有较高的研究和应用价值.本文首先回顾了单阶段检测算法的发展历史,分析总结了相关算法的优缺点,然后归纳... 相似文献
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